DeepSeek 能生成图像吗？在 Novita AI 上解锁 Janus Pro 7B 的力量

答案是肯定的：Deepseek Janus Pro 7B 胜过 DALL-E3
结合 Janus Pro 和 DeepSeek LLM，实现巅峰性能
如何以极低价格访问 DeepSeek？
结论

我们激动地宣布，DeepSeek R1 0528 现已在 Novita AI 模型库中上线，同时 Novita 还推出了 DeepSeek R1 Turbo——提供 3 倍吞吐量、全面支持函数调用，并限时提供 60% 折扣。

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尽管 DeepSeek 以其在大语言模型方面的进步而广为人知，例如 DeepSeek R1、Deepseek V3、Deepseek V3 0324 以及两天前刚刚发布的 DeepSeek R1 0528，但其能力远不止于语言处理。事实上，DeepSeek 在图像生成方面也取得了重大进展，2025年初推出的 Janus Pro 就是明证。

本文将深入探讨 Janus Pro 的特性和能力，展示 DeepSeek 如何持续突破 AI 的边界，不仅在语言理解方面，也在视觉创造力方面。

答案是肯定的：Deepseek Janus Pro 7B 胜过 DALL-E3

Janus Pro 是 DeepSeek 最新的多模态 AI 模型，旨在擅长处理涉及文本和图像的任务。在原始 Janus 模型的基础上，它引入了重大改进，例如先进的训练策略、更大的数据集和缩放模型尺寸（提供 1B 和 7B 参数版本）。

来自 Hugging Face

Janus Pro 7B 能做什么？

图像解释

提示：解释这个梗图
回答：

这张图片是对两种视觉编码方法的幽默比较，使用了流行的“肌肉Doge vs. Cheems”梗图格式。

解耦视觉编码（Buff Doge）：

图片左侧展示了一个肌肉发达的 Buff Doge，代表强大且高效的视觉编码方法。这可能象征着更稳健、更强大的视觉信息编码方法，例如能够轻松处理复杂视觉任务的深度学习模型。

单视觉编码器（Cheems）：

图片右侧展示了一个体型较小、肌肉不发达的 Doge 坐在地上，代表一种更简单或功能较弱的单视觉编码器。这可能象征着效率较低或能力较差的视觉信息编码方法，例如在复杂任务中可能表现不佳的基础或传统方法。

整体含义：

这个梗图幽默地对比了两种视觉编码方法的优势。“Buff Doge”代表更先进、更强大的方法，而“Cheems”则代表更简单或能力较弱的方法。这很可能旨在强调计算机视觉或机器学习领域中更高级编码技术的优势。

文字识别

提示：将公式转换为 LaTeX 代码。
回答：

以下是转换后的 LaTeX 代码：

[
A_n = a_0 \left[ 1 + \frac{3}{4} \sum_{k=1}^{n} \left( \frac{4}{9} \ ight)^k \ ight]
]

图像生成

提示：一只可爱迷人的小狐狸，有着棕色的大眼睛，背景是秋叶，迷人、不朽、蓬松、闪亮的鬃毛、花瓣、仙境风格、虚幻引擎5和Octane渲染，高度细节、照片级真实、电影感、自然色彩。

Janus Pro 在哪些具体领域表现出色？

来源：Janus-Pro 发布论文

结合 Janus Pro 和 DeepSeek LLM，实现巅峰性能

通过这些例子可以明显看出，DeepSeek LLM 强大的文本理解和生成能力，结合 Janus Pro 卓越的图像理解和生成能力，可以在多个领域实现 1+1>2 的协同效应。

智能故事创作与可视化：

场景： 用户提供故事的开头或概念。
DeepSeek LLM： 扩展和精炼故事，创建详细的叙述、角色对话和场景描述。
Janus Pro： 基于 DeepSeek LLM 生成的文本，创建与故事内容、氛围和角色设计高度匹配的插图或关键场景视觉。

自动化产品原型设计与营销文案生成：

场景： 企业需要快速迭代新产品概念。
DeepSeek LLM： 根据产品的核心功能和目标受众，生成多个版本的营销文案、产品描述和用户案例。
Janus Pro： 基于 DeepSeek LLM 的描述和设计输入，快速创建产品草图、概念设计或使用场景视觉。

个性化教育内容与多模态学习材料生成：

场景： 为具有不同学习需求的学生定制教育材料。
DeepSeek LLM： 根据特定知识点和学生的理解水平，生成易于理解的文字解释、练习题和互动问答。
Janus Pro： 将 DeepSeek LLM 生成的抽象概念或复杂过程转化为直观的图表、流程图或模拟场景视觉，以帮助理解。

复杂数据解读与可视化报告生成：

场景： 分析大型数据集并向非专业人士清晰地呈现结果。
DeepSeek LLM： 分析原始数据、提取关键洞察、总结趋势，并生成结构化的书面报告和解释。
Janus Pro： 根据 DeepSeek LLM 的分析结果，自动创建相应的可视化图表，如折线图、条形图和饼图，将数据洞察转化为视觉图像。

游戏开发中的世界构建与角色概念设计：

场景： 游戏开发者需要快速构建游戏世界并设计角色。
DeepSeek LLM： 根据游戏的核心主题和风格，生成详细的世界构建叙述、不同地区的描述、文化背景，以及角色的背景故事和性格。
Janus Pro： 基于 DeepSeek LLM 提供的文本描述，创建场景概念图、角色设计草图以及关键道具的视觉参考。

如何以极低价格访问 DeepSeek？

第一步：登录并访问模型库

登录您的账户，点击 模型库 按钮。

第二步：选择您的模型

浏览可用选项，选择适合您需求的模型。

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第三步：开始您的免费试用

开始免费试用，探索所选模型的能力。

第四步：获取您的 API 密钥

为了通过 API 进行身份验证，我们将为您提供一个新的 API 密钥。进入“设置”页面，您可以按照图片所示复制 API 密钥。

第五步：安装 API

使用您编程语言对应的包管理器安装 API。

安装后，将必要的库导入到您的开发环境中。使用您的 API 密钥初始化 API，开始与 Novita AI LLM 交互。以下是使用 Python 用户的聊天补全 API 示例。

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "deepseek/deepseek-r1-0528"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

第六步：您可以在第三方平台上连接它

Hugging Face：通过 Novita AI 端点，在 Spaces、pipeline 或 Transformers 库中使用 DeepSeek R1 0528。
代理与编排框架： 通过官方连接器和逐步集成指南，将 Novita AI 与 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 和 Langflow 等合作平台轻松连接。
OpenAI 兼容 API： 享受与 Cline 和 Cursor 等工具的无痛迁移和集成，这些工具专为 OpenAI API 标准设计。

结论

DeepSeek LLM 与 Janus Pro 7B 的集成在多模态 AI 领域树立了新标杆，在文本和图像相关任务中均表现出色。从智能故事创作到个性化教育以及复杂数据可视化，它们的组合能力在多个领域提供了无与伦比的性能。

凭借先进的训练策略、可扩展的模型尺寸以及无缝的多模态功能，DeepSeek Janus Pro 7B 不仅超越了 DALL-E 3 等竞争对手，还重新定义了 AI 驱动创造力和生产力的可能性。

常见问题解答

Janus Pro 7B 是什么？

Janus Pro 7B 是 DeepSeek 最新的多模态 AI 模型，专为文本和图像任务设计。

Janus Pro 7B 与 DALL-E 3 相比如何？

Janus Pro 7B 凭借其卓越的训练策略、增强的视觉编码以及与 DeepSeek LLM 的无缝集成，在文本和图像协同方面超越了 DALL-E 3。

Janus Pro 7B 的主要优势是什么？

它能够同时处理文本和图像，具有出色的准确性和创造力，非常适合教育、商业和娱乐领域的应用。

Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供使用我们简单 API 部署 AI 模型的简便方法，同时还提供经济实惠且可靠的 GPU 云，用于构建和扩展。**

DeepSeek 能生成图像吗？在 Novita AI 上解锁 Janus Pro 7B 的力量